(57)【要約】【課題】  限られた概念知識から概念階層シソーラスを用いて、ある概念知識がどの程度正しいかを判定する。【解決手段】  複数の概念間の階層構造を記憶する階層記憶手段１０４と、各前記概念及びこの各前記概念に関する知識の組からなる概念知識を記憶している知識記憶手段１０３と、前記知識記憶手段に記憶されている前記概念知識を、この概念知識が含んでいる概念が属する階層構造中の位置と異なる位置に属する別の概念へと、拡大解釈することの確からしさを示す確度を記憶する確度記憶手段１０５と、ある概念及びある知識の組からなる概念知識を、当該概念知識の真偽の度合を算出する為に受け付ける受付手段（１０１）と、前記受付手段により受け付けた前記ある概念の前記階層構造中の位置及び前記確度に基づいて、受け付けた前記概念知識の真偽の度合いを算出する算出手段１０２とによる。【選択図】  図１
2005157907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の概念間の階層構造を記憶する階層記憶手段と、
各前記概念及びこの各前記概念に関する知識の組からなる概念知識を記憶している知識記憶手段と、
前記知識記憶手段に記憶されている前記概念知識を、この概念知識が含んでいる概念が属する階層構造中の位置と異なる位置に属する別の概念へと、拡大解釈することの確からしさを示す確度を記憶する確度記憶手段と、
ある概念及びある知識の組からなる概念知識を、当該概念知識の真偽の度合いを算出する為に受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた前記ある概念の前記階層構造中の位置及び前記確度に基づいて、受け付けた前記概念知識の真偽の度合いを算出する算出手段とを具備することを特徴とする階層的知識処理装置。
【請求項２】
前記確度記憶手段は、前記概念知識に関連付けてある概念を同一の上位概念に有するすべての概念に適用することができる度合いを示す均一度を前記確度として記憶する均一度記憶手段を有することを特徴とする請求項１に記載の階層的知識処理装置。
【請求項３】
前記確度記憶手段は、前記知識記憶手段に記憶されている各前記概念知識をこの概念知識に含まれる概念と別の概念に適用することができる度合いを示す一般化度を、前記確度として記憶する一般化度記憶手段を有することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の階層的知識処理装置。
【請求項４】
前記真偽の度合いが予め定まっている、ある概念に関連付けた概念知識を受け付けて、該概念知識により算出された前記真偽の度合いと予め定まっている前記真偽の度合いとが比較されて、この比較結果に基づいて前記確度を調整する調整手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の階層的知識処理装置。
【請求項５】
前記比較結果を得るために使用された情報である、概念、概念知識、該概念の階層の内、少なくともいずれかを記憶する情報記憶手段をさらに具備することを特徴とする請求項４に記載の階層的知識処理装置。
【請求項６】
複数の概念間の階層構造を記憶し、
各前記概念及びこの各前記概念に関する知識の組からなる概念知識を記憶し、
記憶されている前記概念知識を、この概念知識が含んでいる概念が属する階層構造中の位置と異なる位置に属する別の概念へと、拡大解釈することの確からしさを示す確度を記憶し、
ある概念及びある知識の組からなる概念知識を、当該概念知識の真偽の度合いを算出する為に受け付け、
受け付けた前記ある概念の前記階層構造中の位置及び前記確度に基づいて、受け付けた前記概念知識の真偽の度合いを示す正度を算出することを特徴とする階層的知識処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の概念間の階層構造を記憶する階層記憶手段と、
各前記概念及びこの各前記概念に関する知識の組からなる概念知識を記憶している知識記憶手段と、
前記知識記憶手段に記憶されている前記概念知識を、この概念知識が含んでいる概念が属する階層構造中の位置と異なる位置に属する別の概念へと、拡大解釈することの確からしさを示す確度を記憶する確度記憶手段と、
ある概念及びある知識の組からなる概念知識を、当該概念知識の真偽の度合いを算出する為に受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた前記ある概念の前記階層構造中の位置及び前記確度に基づいて、受け付けた前記概念知識の真偽の度合いを示す正度を算出する算出手段として機能させるための階層的知識処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概念間を階層的に構成した知識及び概念知識を利用してある処理を実行する階層的知識処理装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自然言語処理や、ナレッジマネージメントと呼ばれる領域において、計算機による知識処理技術への要求が高まってきている。これは、従来は人間が行ってきた知的活動を、計算機技術によって実現したり支援したりすることで、より高い生産性を可能とするための試みである。例えば、入力された自然言語の意味を理解する技術が使われる。このような高度な知識処理においては、処理を実施するための知識として、例えば、概念間の関係が計算機上のデータとして表現され利用される。しかし一般に、知的な処理を実施するために必要な知識の量は膨大となり、これらの知識を予め網羅的に用意することは容易なことではない。
【０００３】
そこで、例えば、概念間の関係を「同異語」や「類義語」を求めることによって拡大解釈させることにより（例えば、特許文献１参照）、また、概念間の意味的な近さを算出して（例えば、特許文献２参照）、他に、複数の概念をその意味に応じて概念間で相対的に上位又は下位が決定されて概念を階層的に構成した概念階層シソーラスを使用して（例えば、特許文献３参照）、装置が記憶する必要がある概念知識の量を削減する。
【特許文献１】特開平０８−２２１４３０号公報
【特許文献２】特開平０８−１４７３２４号公報
【特許文献３】特開２００２−２６９１３３公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した技術によれば、確かに、概念とその概念間の関係、及び概念間と概念知識の関係を単に記憶するよりも、装置が記憶する必要な概念知識の量を削減することができる可能性は高いが、例えば類義語を省略する程度であり、必要とする概念知識の量を劇的に削減することはできない。
【０００５】
また、概念階層シソーラスを利用してある概念に関する概念知識を一般化又は特化することによって拡大解釈すると、必要とする概念知識の量を劇的に削減する可能性は高いが、この知識を基にしてある概念知識がどの程度正しいかを判定することができない場合が多くなる。逆に、ほとんど常にある概念知識がどの程度正しいかを判定するように設定するためには、概念知識を予め網羅的に用意した完璧な構成に近づけて概念階層シソーラスを作成する必要があり、この場合は概念階層シソーラスのデータ量が莫大なものとなってしまう。
【０００６】
本発明はこの様な事情を考慮してなされてもので、限られた概念知識から概念階層シソーラスを用いて、ある概念知識がどの程度正しいかを判定することが可能な階層的知識処理装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の階層的知識処理装置は、複数の概念間の階層構造を記憶する階層記憶手段と、各前記概念及びこの各前記概念に関する知識の組からなる概念知識を記憶している知識記憶手段と、前記知識記憶手段に記憶されている前記概念知識を、この概念知識が含んでいる概念が属する階層構造中の位置と異なる位置に属する別の概念へと、拡大解釈することの確からしさを示す確度を記憶する確度記憶手段と、ある概念及びある知識の組からなる概念知識を、当該概念知識の真偽の度合いを算出する為に受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた前記ある概念の前記階層構造中の位置及び前記確度に基づいて、受け付けた前記概念知識の真偽の度合いを算出する算出手段とを具備することを特徴とする。
【０００８】
本発明の階層的知識処理方法は、複数の概念間の階層構造を記憶し、各前記概念及びこの各前記概念に関する知識の組からなる概念知識を記憶し、記憶されている前記概念知識を、この概念知識が含んでいる概念が属する階層構造中の位置と異なる位置に属する別の概念へと、拡大解釈することの確からしさを示す確度を記憶し、ある概念及びある知識の組からなる概念知識を、当該概念知識の真偽の度合いを算出する為に受け付け、受け付けた前記ある概念の前記階層構造中の位置及び前記確度に基づいて、受け付けた前記概念知識の真偽の度合いを示す正度を算出することを特徴とする。
【０００９】
本発明の階層的知識処理プログラムは、コンピュータを、
複数の概念間の階層構造を記憶する階層記憶手段と、各前記概念及びこの各前記概念に関する知識の組からなる概念知識を記憶している知識記憶手段と、前記知識記憶手段に記憶されている前記概念知識を、この概念知識が含んでいる概念が属する階層構造中の位置と異なる位置に属する別の概念へと、拡大解釈することの確からしさを示す確度を記憶する確度記憶手段と、ある概念及びある知識の組からなる概念知識を、当該概念知識の真偽の度合いを算出する為に受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた前記ある概念の前記階層構造中の位置及び前記確度に基づいて、受け付けた前記概念知識の真偽の度合いを示す正度を算出する算出手段として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように、本発明によれば、限られた概念知識から概念階層シソーラスを用いて、ある概念知識がどの程度正しいかを判定することが可能な階層的知識処理装置、方法及びプログラムを提供することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係る階層的知識処理装置及び階層的知識処理方法について説明する。  
（第１の実施形態）
第１の実施形態の階層的知識処理装置の内部構成を図１及び図２を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る階層的知識処理装置のブロック図である。図２は、図１のパラメータ記憶部１０５のブロック図である。  
本実施形態の階層的知識処理装置は、問合せ受付部１０１、制御部１０２、概念知識記憶部１０３、概念階層シソーラス記憶部１０４、パラメータ記憶部１０５、及び回答提示部１０６を備えている。
【００１２】
問合せ受付部１０１は、本装置の外部から問い合わせを受け付ける。例えば、問合せ受付部１０１は、ユーザからの「水は飲めるか」等の質問を受け付ける。すなわちこの場合は、ある「概念」（前例では水）は「述語」（前例では飲める）であるか、という質問を受け付ける。受け付けた質問は、制御部１０２へ渡される。受け付ける質問は音声を入力して受け付ける例とするが、これに限らず例えばテキスト文書を入力して質問を受け付けてもよい。
【００１３】
制御部１０２は、問合せ受付部１０１から質問を受取り、概念知識記憶部１０３、概念階層シソーラス記憶部１０４、パラメータ記憶部１０５を参照して所定の処理を実行する。制御部１０２が実行する具体的な処理は、後に図８を参照して説明する。
【００１４】
概念知識記憶部１０３は、概念ラベルと、この概念ラベルと関連付けてある知識表現を記憶している。これら概念ラベル及び知識表現は、それぞれ概念知識ＩＤが付与されていて、概念知識記憶部１０３は概念知識ＩＤも概念ラベル及び知識表現に関連付けて記憶している。概念知識記憶部１０３が記憶している内容は後に図３を参照してより詳細に説明する。
【００１５】
概念階層シソーラス記憶部１０４は、予め用意された概念間の階層関係に関する情報を記憶している。すなわち、概念階層シソーラス記憶部１０４は、ある２つの概念ラベル間でどちらが上位概念であるかを示す情報を記憶している。概念階層シソーラス記憶部１０４は、下位概念ラベルと、このラベルに対応する上位概念ラベルと、これらのラベルに対応付けられた階層関係ＩＤを記憶している。概念階層シソーラス記憶部１０４が記憶している内容は後に図４及び図５を参照して説明する。
【００１６】
パラメータ記憶部１０５は、概念知識記憶部１０３に記憶されている概念知識を、概念階層シソーラス記憶部１０４に記憶されている概念間の階層関係に基づいて拡大解釈することによって新たな概念知識を得る際の確からしさに関するパラメータを記憶している。
【００１７】
なお、「概念」＝コンセプト，例えば「本」、「木」、・・・であり、  
「知識」＝概念が持っている性質、数量、等，例えば「読める」、「生える」、「枯れる」、・・・であり、  
本明細書中では、「概念知識」＝「概念」＋「（当該概念の）知識」の組のことを指すものとして説明する。
【００１８】
パラメータ記憶部１０５は、制御部１０２の制御にしたがって、パラメータを適宜提供したり、変更したりする。また、パラメータ記憶部１０５は、図２に示すように均一性パラメータ記憶部１０５ａと一般化パラメータ記憶部１０５ｂを備えている。  
均一性パラメータ記憶部１０５ａは、概念知識が同一階層の他の概念に流用することが可能な度合い（均一性パラメータ）を数値化して記憶している。換言すれば、均一性パラメータ記憶部１０５ａは、ある概念に属している複数の概念間でどれほど類似性があるかを示す度合い（均一性パラメータ）を数値化して記憶している。さらに言えば、均一性パラメータはこれが付されている概念の直接の下位概念の均一性を示している。均一性パラメータ記憶部１０５ａは、概念ラベルと、このラベルの均一性パラメータと、概念ラベルと均一性パラメータに対応付けられた格納アドレスを記憶している。均一性パラメータ記憶部１０５ａが記憶している内容は後に図６を参照してより詳細に説明する。
【００１９】
一般化パラメータ記憶部１０５ｂは、ある概念知識をある概念に適用することの信憑性の度合い（一般化パラメータ）を数値化して記憶している。一般化パラメータ記憶部１０５ｂは、概念知識ＩＤと、この概念知識ＩＤを適用する概念ラベルと、この概念知識ＩＤ及び概念ラベルに対応する一般化パラメータと、これらを格納している格納アドレスを記憶している。この概念知識ＩＤは、概念知識記憶部１０３に記憶されている概念知識ＩＤに対応している。一般化パラメータ記憶部１０５ｂが記憶している内容は後の図７を参照してより詳細に説明する。
【００２０】
回答提示部１０６は、問合せ受付部１０１が受け付けた質問に対して本実施形態の階層的知識処理装置が算出した回答を出力する。回答は、例えば、概念知識記憶部１０３に記憶されている概念知識に基づく質問への回答、概念知識を拡大解釈した概念知識に基づく質問への回答、又は回答なしである。これらの回答は、制御部１０２が、後に図８を参照して説明するアルゴリズムを実行することによって得られる。
【００２１】
次に、図３から図７を参照して、記憶部１０３、１０４、１０５の内容を詳細に説明する。まず、概念知識記憶部１０３が記憶するデータを図３を参照して説明する。図３は、図１の概念知識記憶部１０３が記憶するデータの例である。  
概念知識記憶部１０３は、複数の概念知識ＩＤ、各概念知識ＩＤに対応している概念ラベル、及び、概念ラベルと関連付けられている知識表現を記憶している。例えば、概念は概念ラベルとして記憶されていて具体的には例えば「Ｘ＝「水」」であり、知識表現は「飲める（Ｘ）」である。これら概念ラベル「Ｘ＝「水」」と知識表現「飲める（Ｘ）」が概念知識ＩＤ＝ｋ１に対応付けて記憶されている。
【００２２】
このように情報である概念知識を書き記したものが、概念知識の「知識表現」（この分野の技術用語）であり、知識表現の一例に述語表現があり、例えば，読む（本），読む（私、本）、等と表現することができる。
【００２３】
この概念知識ＩＤ「ｋ１」は、「水は飲める」という概念知識を表現している。また他の例として、概念知識ＩＤ＝ｋ２の登録内容は、概念ラベルが「Ｘ＝「ビール」」で、知識表現が「酔える（Ｘ）」である。この例は、概念「ビール」に関する「酔える」という概念知識を表現している。すなわち、この概念知識ＩＤ＝ｋ２は、「ビールは酔える」という概念知識を表現している。なお、ここで記号Ｘは変数を表しており、概念ラベルの欄と知識表現の欄との間での、概念の対応関係を表すために使用されている。  次に、概念階層シソーラス記憶部１０４が記憶するデータを図４及び図５を参照して説明する。図４は、図１の概念階層シソーラス記憶部１０４が記憶するデータの例を示した図である。図５は、図４に示した下位概念ラベル及び上位概念ラベルに基づく概念間の階層関係を模式的に示した図である。  
概念階層シソーラス記憶部１０４は、複数の階層関係ＩＤ、各階層関係ＩＤに対応している下位概念ラベル及び上位概念ラベルを記憶している。例えば、下位概念ラベルは「気体」であり、上位概念ラベルは「物質」である。これら下位概念ラベル「気体」と上位概念ラベル「物質」が階層関係ＩＤ＝ｈ１に対応付けて記憶されている。この階層関係ＩＤのｈ１は、「下位概念ラベル「気体」は上位概念ラベル「物質」の一種である」という概念間の階層関係を示している。また他の例として、階層関係ＩＤ＝ｈ９の登録内容は、下位概念ラベルが「ワイン」で、上位概念ラベルが「酒類」である。この例は、「ワインは酒類の一種である」という「ワイン」と「酒類」の概念間の階層関係を示している。
【００２４】
図４に示した概念階層シソーラス記憶部１０４の内容を、概念間の階層関係をツリー形式の図で示すと図５のようになる。図５のグラフ構造のノードに記載されているラベルはある概念を示している。図５の例では、「物質」が最上位概念であり図の下方に記載されている概念ほど下位概念である。すなわち、矢印の元に示してある概念は、矢印の先に示された概念よりも上位概念である。また、矢印の中点付近に階層関係ＩＤが付されている。例えば、「液体」は、「物質」よりも下位概念であり、階層関係ＩＤは「ｈ２」である。また、図５で「気体」、「液体」、及び「固体」は、同じ上位概念である「物質」から一つの矢印の先にあるので、概念間の階層関係において同一階層にある。概念間の階層関係において同一階層にある概念同士を兄弟同士ともいう。同様に、「水」、「飲み物」、及び「ガソリン」は兄弟同士であり、「ジュース」及び「酒類」は兄弟同士であり、「ワイン」及び「ビール」は兄弟同士である。なお、記号「・・・」は省略された部分を示している。
【００２５】
ここで、図３、図４を参照して、概念階層シソーラスを利用して、ある特定の概念に関する概念知識を、一般化あるいは、特化することによって、拡大解釈して利用する具体例を示す。例えば、図３に示した、ある特定の概念「水」に関連する概念知識として「「水」は飲める」（概念知識ＩＤ＝ｋ１）という概念知識が存在している場合、この概念知識を概念階層シソーラスを利用して拡大解釈することで、より適応範囲の広い概念知識として活用することが行われる。  
つまり、図４又は図５に示した概念階層シソーラスによって、概念「水」が、例えば概念「液体」の下位概念であることがわかった場合には、元の概念「水」に関連する概念知識を拡大解釈して、「「液体」は飲める」という新しい概念知識を得ることができる。あるいは、概念階層シソーラスから、概念「飲み物」の下位概念として、概念「酒類」が得られた場合には、「「酒類」は飲める」という新たな概念知識を得て利用することが出来る。あるいは、さらに、概念階層シソーラスから、概念「酒類」の下位概念として、概念「ワイン」や、概念「ビール」が得られた場合には、同様の処理による概念知識の拡大解釈によって、「「ワイン」は飲める」や、「「ビール」は飲める」などの概念知識を得ることができる。このような新たな概念知識を知識処理に活用することを行うことが可能になる。
【００２６】
ところが、このような単なる概念階層シソーラスと概念知識では、以下に示すように拡大解釈によって必ず正しい概念知識が得られるという保証はない。上述の例では、概念階層シソーラスを用いて拡大解釈された概念知識が人間にとって許容可能な新しい概念知識を導いていたが、現実にはどのような場合にもこのような正しい結果が得られるという保証はない。例えば、上記の例では、元の概念知識が「「水」は飲める」（概念知識ＩＤ＝ｋ１）でありこれは正しい概念知識であるが、この拡大解釈によって「「液体」は飲める」という概念知識を得る。そして、例えば、概念階層シソーラスから、概念「液体」の下位概念として、例えば、概念「ガソリン」が得られた場合には、同様の処理によって、「「ガソリン」は飲める」という新しい概念知識が導かれてしまう。つまり、単に図３及び図４にそれぞれ示した概念知識及び概念階層シソーラスを用いて行った概念知識の拡張処理は、正しくない概念知識を誤って導くことがある。  
また他に、概念知識ＩＤ＝ｋ２の「「ビール」は酔える」である場合、上述と同様の処理によって、「「ワイン」は酔える」という正しい概念知識のほかにも、「「飲み物」は酔える」、「液体」は酔える」、「「水」は酔える」、「「ガソリン」は酔える」などという、正しくない概念知識が導かれてしまうという場合がある。
【００２７】
そこで、上述したパラメータ記憶部１０５が必要となる。以下に示すように、このパラメータ記憶部１０５の内容を利用して図８に示すフローチャートにしたがって制御部１０２が処理を実行することによって、概念知識を予め網羅的に用意していない概念階層シソーラスでも、ある概念知識がどの程度正しいかを判定することが可能になる。
【００２８】
パラメータ記憶部１０５に含まれている均一性パラメータ記憶部１０５ａ及び一般化パラメータ記憶部１０５ｂの内容をそれぞれ図６及び図７を参照して説明する。図６は図１の均一性パラメータ記憶部１０５ａの内容例を示した図であり、図７は図１の一般化パラメータ記憶部１０５ｂの内容例を示した図である。  
均一性パラメータ記憶部１０５ａは、複数の格納アドレス、各格納アドレスに対応した概念ラベル及び均一性パラメータを記憶している。例えば、概念ラベルは「物質」であり、このラベルに対応する均一性パラメータは「ｓ１」である。これら「物質」と「ｓ１」が格納アドレス＝ｃ１に指定されて記憶されている。この格納アドレス＝ｃ１の内容は、「物質」に含まれる概念に関連する概念知識がｓ１の度合いで流用可能なことを示している。
【００２９】
一般化パラメータ記憶部１０５ｂは、複数の格納アドレス、各格納アドレスに対応した概念知識ＩＤ、概念ラベル及び一般化パラメータを記憶している。例えば、概念知識ＩＤ＝ｋ１が概念ラベル「液体」に適用することの一般化パラメータはｇ１であることが格納アドレスｄ１に記憶されている。この格納アドレス＝ｄ１の内容は、概念知識ＩＤ＝ｋ１に対応する概念知識を概念「液体」に適用することの信憑性を示す度合いがｇ１であることを示している。より詳しくは、図３の概念知識記憶部１０３の内容の例において、概念知識ＩＤ＝ｋ１の登録内容から得られる概念知識は、「「水」は「飲める」」である。したがって、図７の格納アドレス＝ｄ１の登録内容は、元の概念知識である「水」を一般化して、「液体」として適用する。そして図７によれば、「「液体」は「飲める」」という概念知識を得ることの信憑性を表す度合いの数値がｇ１であることになる。
【００３０】
次に、制御部１０２が実行するアルゴリズムを図８を参照して説明する。図８は、制御部１０２が実行する処理のフローチャートである。  
まず、問合せ受付部１０１から質問を受け取る（ステップＳ１）。本実施形態では質問は、「概念Ｘは述語Ｐであるか？」である。例えば「概念Ｘ」は「液体」であり、「述語Ｐ」は「流れる」である。すなわち、この場合の質問は「液体は流れるであるか？」（「液体は流れるか？」）である。そして、概念Ｃが概念Ｘを示すとして、概念Ｘを概念Ｃに置き換える（概念Ｃ＝概念Ｘ）（ステップＳ２）。以後、次に変更するまで、概念Ｃが概念Ｘを表すこととする。
【００３１】
なお、本実施形態では質問を受け取り、これを解析することにより「概念Ｘ」と「述語Ｐ」を得ている。しかし、これに限らず、ユーザに直接「概念」と、「知識」としての「述語Ｐ」の２つを入力してもらうようにしても良い。
【００３２】
例えば、質問を解析して「概念Ｘ」と「述語Ｐ」を得る方法としては、従来から知られている形態素解析技術、構文解析技術、意味解析技術や、特開平７−９３３５１号公報や特開平７−１９２０２０号公報等により知られている質問応答生成技術を用いれば良い。
【００３３】
概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ０（＝「概念Ｃは述語Ｐである」）が存在するか否かを探索する（ステップＳ３）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ０を発見した場合はステップＳ２０に進み、概念知識Ｋ０を発見しなかった場合はステップＳ５に進む（ステップＳ４）。  
ステップＳ２０では、回答提示部１０６を通じて、回答「Ｙｅｓ」を出力させ、処理を終了する。
【００３４】
一方、ステップＳ５では、概念階層シソーラス記憶部１０４中に概念Ｃの直接の上位概念Ｕが存在しているか否かを探索する。概念階層シソーラス記憶部１０４中に、この上位概念Ｕを発見した場合はステップＳ７に進み、上位概念Ｕを発見しなかった場合はステップＳ８に進む（ステップＳ６）。
【００３５】
ステップＳ７では、概念Ｃを概念Ｕを表すと設定して（概念Ｃ＝概念Ｕ）、ステップＳ３に戻る。以後、次に変更するまで、概念Ｃが概念Ｕを表すこととする。  
一方、ステップＳ８では、概念階層シソーラス記憶部１０４を参照して、概念Ｘの下位概念Ｌｉの集合Ｓを得る。ところでこの下位概念Ｌｉは概念Ｘの直接の下位概念（１つ下の階層に直接ぶら下がっている下位概念）だけでなく２階層以降下に存在する下位概念を含み、概念階層シソーラス記憶部１０４に記憶されている概念Ｘの下に存在する全ての下位概念である。以下「直接の」との記載が無い限りこのような意味で使用する。この次に、概念知識記憶部１０３中に、集合Ｓの要素である全ての概念Ｌｉについて概念知識Ｋｉ（＝「概念Ｌｉは述語Ｐである」）が存在しているか否かを探索する（ステップＳ９）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋｉを１つ以上発見した場合はステップＳ１１に進み、概念知識Ｋｉを発見しなかった場合はステップＳ１３に進む（ステップＳ１０）。  
ステップＳ１１では、一般化パラメータ記憶部１０５ｂを参照して、ステップＳ１０で見つかった全てのＫｉの概念Ｘに対する一般化パラメータＧｉｘを得る。そして、ステップＳ９で発見された概念知識Ｋｉのうち、Ｇｉｘが閾値Ｔｇよりも大きいＧｉｘを有するＫｉがあるか否かを判定する（ステップＳ１２）。閾値Ｔｇは予め設定しておく。この閾値Ｔｇは、本実施形態の階層的知識処理装置の性能に関連する値である。この閾値Ｔｇを上げると回答「Ｙｅｓ」と判定した場合の回答の正確さは高くなるが、回答「Ｎｏ」と判定した場合の回答の正確さが低くなる。一方、閾値Ｔｇを下げると回答「Ｎｏ」と判定した場合の回答の場合の回答の正確さは高くなるが、回答「Ｙｅｓ」と判定した場合の回答の正確さが低くなる。一般に、これら閾値を上げると回答「Ｙｅｓ」と判定した場合の回答の信頼性が高くなる。この状況をaccuracyが上がるという。一方、これら閾値を下げると回答「Ｙｅｓ」と判定した場合の回答の信頼性が低くなるが回答が「Ｙｅｓ」になりやすくなる。この状況をcoverageが上がるという。  
Ｇｉｘが閾値Ｔｇよりも大きいＫｉがある場合はステップＳ２０に進み、Ｇｉｘが閾値Ｔｇよりも大きいＫｉがない場合はステップＳ１３に進む（ステップＳ１２）。
【００３６】
ステップＳ１３では、概念階層シソーラス記憶部１０４中に概念Ｘの直接の上位概念Ｖが存在しているか否かを探索する。概念Ｖを発見した場合はステップＳ１５に進み、概念Ｖを発見しなかった場合はステップＳ２１に進む（ステップＳ１４）。ステップＳ２１では、回答提示部１０６を通じて、回答「Ｎｏ」を出力させ、処理を終了する。
【００３７】
ステップＳ１５では、均一性パラメータ記憶部１０５ａを参照して、概念Ｖの均一性パラメータＳｘを得る。この均一性パラメータＳｘが閾値Ｔｓよりも大きいか否か判定し（ステップＳ１６）、ＳｘがＴｓより大きい場合はステップＳ１７に進み、ＳｘがＴｓより大きくない場合はステップＳ２１に進む。この閾値Ｔｓも上記の閾値Ｔｇと同様に、本実施形態の階層的知識処理装置の性能に関連する値である。すなわち、この閾値Ｔｓを上げると回答「Ｙｅｓ」と判定した場合の回答の正確さは高くなるが、回答「Ｎｏ」と判定した場合の回答の正確さが低くなる。一方、閾値Ｔｓを下げると回答「Ｎｏ」と判定した場合の回答の場合の回答の正確さは高くなるが、回答「Ｙｅｓ」と判定した場合の回答の正確さが低くなる。
【００３８】
ステップＳ１７では、概念階層シソーラス記憶部１０４を参照して、概念Ｘと兄弟である概念Ｂｊの集合Ｔを得る。次に、概念知識記憶部１０３中に、集合Ｔの要素である全ての概念Ｂｊについて概念知識Ｋｊ（＝「概念Ｂｊは述語Ｐである」）が存在しているか否かを探索する（ステップＳ１８）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋｊを１つ以上発見した場合はステップＳ２０に進み、概念知識Ｋｊを発見しなかった場合はステップＳ２１に進む。
【００３９】
以上の処理によって、予め網羅的に用意できない概念知識を、概念階層シソーラスを用いて誤りを混入させずに拡張することが可能になる。
【００４０】
続いて、概念階層シソーラス知識と概念知識の具体例を参照して、上述した処理を更に詳しく説明する。  
まず、ここでは、図３、図４、図６、及び図７にそれぞれ示したデータが、概念知識記憶部１０３、概念階層シソーラス記憶部１０４、均一性パラメータ記憶部１０５ａ、及び一般化パラメータ記憶部１０５ｂに、それぞれ格納されているものとする。なおここで、図３、図４、図６、及び図７中の記号「：」は本説明に必要のない部分を省略したことを示している。このとき、概念階層シソーラス記憶部１０４は、図５に概要を示した概念階層シソーラス構造を表現していることになる。
この場合、概念階層シソーラス知識と概念知識は、図９で示されるような関係になっている。図９において、左半分は、上述の図５と同様に、概念階層シソーラス知識の様子を示しており、右半分は、概念知識の様子を示している。図９は、概念階層シソーラス知識と概念知識との関係を示した図である。また、図１０は、図９における記号の凡例を示している。ここでは、概念階層シソーラス知識を示す図部分においては、各概念について、概念ラベルと対応する均一性パラメータの組が記載されることや、概念間の階層関係が、上位概念から下位概念へ、階層知識ＩＤ付きの実線矢印によって表現されることが示されている。一方、概念知識を示す図部分においては、概念知識ＩＤと概念知識の組が記載されることが示されている。また、概念知識を示す図と、概念階層シソーラス知識を示す図との間には、各概念知識から、その概念知識に対応する概念に向かって、概念知識ＩＤの付いた細かい破線矢印が引かれることと、各概念知識から、その概念知識に対応する概念の上位概念に向かって、対応する一般化パラメータの付与された、細かくない破線矢印が引かれることが示されている。ここで、ある１つの概念知識と対応付けてある複数の概念のそれぞれに付与されている一般化パラメータは、対応付けられている概念が上位概念であるほど一般的に値が小さくなる。例えば、概念知識ｋ２に対応して付与されている一般化パラメータはｇ３、ｇ４、ｇ５、ｇ６の順で小さくなる。
【００４１】
図９において、例えば、概念「酒類」から、概念「ビール」へ、階層知識ＩＤ＝ｈ１０とラベル付けされた矢印が付与されていることから、概念「ビール」が、概念「酒類」の下位概念であることが示されている。また、概念「ビール」に均一性パラメータｓ１１が付与されていることから、概念「ビール」の下位概念間の類似の度合いを示す均一性パラメータの値がｓ１１であることが示されている。さらに、概念知識ｋ２と概念ビールが細かい矢印で結ばれていることにより、この概念知識ｋ２[Ｘ＝ビール、酔える（Ｘ）]が、概念「ビール」に関するものであることが示されている。またさらに、概念知識ｋ２[Ｘ＝ビール、酔える（Ｘ）]から、概念「酒類」へ、一般化パラメータｇ３の付けられた通常の破線矢印が引かれていることから、概念知識ｋ２[Ｘ=ビール、酔える（Ｘ）]に基づいて、「「酒類」は「酔える」」のように、概念「ビール」の上位概念「酒類」へと一般化することの信憑性を表す一般化パラメータの値がｇ３であることも示されている。
【００４２】
以上の条件で、以下に示す幾つかの具体的な質問を使用して本装置の動作を図８を主に参照して説明する。  
第１の例として、質問０＝「「ビール」は「酔える」か？」が与えられた場合の処理の様子を示す。  
質問０＝「「ビール」は「酔える」か？」を問合せ受付部１０１から受け取る（ステップＳ１）。この例では、概念Ｘ＝「ビール」、述語Ｐ＝「酔える」となる。概念Ｃ＝「ビール」とする（ステップＳ２）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ０（＝「「ビール」は「酔える」」）が存在するか否かを探索する（ステップＳ３）。図３に示す概念知識記憶部１０３中の概念知識ＩＤ＝ｋ２の概念知識が概念知識Ｋ０であるとして発見され、その結果ステップＳ２０に進む。ステップＳ２０では、回答提示部１０６を通じて、回答「Ｙｅｓ」を出力させ、処理を終了する。  
以上示したように、質問された概念自身について、対応する概念知識が、概念知識記憶部１０３に記憶されている質問に対しては、回答「Ｙｅｓ」が正しく出力される。
第２の例として、質問１＝「「ワイン」は「流れる」か？」が与えられた場合の処理の様子を示す。  
質問１＝「「ワイン」は「流れる」か？」を問合せ受付部１０１から受け取る（ステップＳ１）。この例では、概念Ｘ＝「ワイン」、述語Ｐ＝「流れる」となる。概念Ｃ＝「ワイン」とする（ステップＳ２）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ１（＝「「ワイン」は「流れる」」）が存在するか否かを探索する（ステップＳ３）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ１は無いのでステップＳ５に進む（ステップＳ４）。
【００４３】
ステップＳ５では、概念階層シソーラス記憶部１０４中に概念Ｃの直接の上位概念Ｕが存在しているか否かを探索する。概念階層シソーラス記憶部１０４中に、上位概念Ｕとして「酒類」が発見され、ステップＳ７に進む（ステップＳ６）。
【００４４】
更に、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「酒類」の上位概念「飲み物」が得られ、概念Ｃ＝飲み物とされ（ステップＳ７）、ステップＳ３に進む。更に、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「飲み物」の上位概念「液体」が得られ、概念Ｃ＝液体とされ、ステップＳ３に進む。
【００４５】
概念Ｃが液体の場合は、概念知識Ｋ１’（＝「「液体」は「流れる」」）が概念知識記憶部１０３の中に概念知識ＩＤ＝ｋ３の登録内容として発見されるので（ステップＳ４）、ステップＳ２０に進み回答提示部１０６を通じて、回答「Ｙｅｓ」を出力させ、処理を終了する。
【００４６】
以上示したように、質問された概念自身について、対応する概念知識が、概念知識記憶部１０３に記録されていないものの、質問された概念の上位概念について、対応する概念知識が、概念知識記憶部１０３に、記憶されている質問に対しては、回答「Ｙｅｓ」が正しく出力される。
第３の例として、質問２＝「「酒類」は「酔える」か？」が与えら他場合の処理の様子を示す。  
質問２＝「「酒類」は「酔える」か？」を問合せ受付部１０１から受け取る（ステップＳ１）。この例では、概念Ｘ＝「酒類」、述語Ｐ＝「酔える」となる。概念Ｃ＝「酒類」とする（ステップＳ２）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ１（＝「「酒類」は「酔える」」）が存在するか否かを探索する（ステップＳ３）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ１は無いのでステップＳ５に進む（ステップＳ４）。
【００４７】
ステップＳ５では、概念階層シソーラス記憶部１０４中に概念Ｃの直接の上位概念Ｕが存在しているか否かを探索する。概念階層シソーラス記憶部１０４中に、上位概念Ｕとして「飲み物」が発見され、ステップＳ７に進む（ステップＳ６）。
【００４８】
更に、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「飲み物」の上位概念「液体」が得られ、概念Ｃ＝液体とされ（ステップＳ７）、ステップＳ３に進む。更に、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「液体」の上位概念「物質」が得られ、概念Ｃ＝物質とされ、ステップＳ３に進む。更に、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「物質」の上位概念が探索されるが、概念「物質」の上位概念は発見されずステップＳ８に進む。概念Ｘである概念「酒類」の下位概念の集合が収集され、下位概念の集合Ｓ１＝［ワイン、ビール、…］が得られる。ステップＳ９では、概念知識記憶部１０３の中に概念知識ＩＤ＝ｋ２の「「ビール」は「酔える」」が発見されるので、ステップＳ１１に進む。
【００４９】
図７に示す一般化パラメータ記憶部１０５ｂを参照して、格納アドレス＝ｄ３の登録内容から、概念Ｘである「酒類」と、概念知識ＩＤ＝ｋ２に対応する一般化パラメータの値ｇ３を得る（ステップＳ１１）。この一般化パラメータの値ｇ３が閾値Ｔｇよりも大きいか否かが判定される（ステップＳ１２）。ここでは、ｇ３＞Ｔｇであったとする。すると、ステップＳ２０に進み、回答提示部１０６を通じて、回答「Ｙｅｓ」を出力させ、処理を終了する。
【００５０】
以上示したように、質問された概念の上位概念について対応する概念知識が概念知識記憶部１０３に記憶されておらず、かつ、質問された概念の上位概念について対応する概念知識が概念知識記憶部１０３に記憶されていないものの、質問された概念の下位概念に対して対応する概念知識が概念知識記憶部１０３に記憶されており、かつその概念知識を一般化して質問された概念に適応することの信憑性が閾値以上である質問に対しては、回答「Ｙｅｓ」が正しく出力される。
第４の例として、質問３＝「「ガソリン」は「飲める」か？」が与えらた場合の処理の様子を示す。  
質問３＝「「ガソリン」は「飲める」か？」を問合せ受付部１０１から受け取る（ステップＳ１）。この例では、概念Ｘ＝「ガソリン」、述語Ｐ＝「飲める」となる。次に概念Ｃ＝「ガソリン」とする（ステップＳ２）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ３（＝「「ガソリン」は「飲める」」）が存在するか否かを探索する（ステップＳ３）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ３は無いのでステップＳ５に進む（ステップＳ４）。ステップＳ５では、概念階層シソーラス記憶部１０４中に概念Ｃの直接の上位概念Ｕが存在しているか否かを探索する。概念階層シソーラス記憶部１０４中に、上位概念Ｕとして「液体」が発見され、ステップＳ７に進む（ステップＳ６）。  
概念Ｃ＝液体とされ（ステップＳ７）、ステップＳ３に進む。さらに、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「液体」の上位概念「物質」が得られ、概念Ｃ＝物質とされ、ステップＳ３に進む。さらに、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「物質」の上位概念が探索されるが、概念「物質」の上位概念は発見されずステップＳ８に進む。概念Ｘである概念「ガソリン」の下位概念の集合が収集され、下位概念の集合Ｓ２＝［…］が得られる。この集合Ｓ２は空でないとする。次に、集合Ｓ２の要素である全ての概念Ｌｉについて、概念知識記憶部１０３の中に概念知識Ｋｉの「概念Ｌｉは飲めるか？」が存在するかを探索する（ステップＳ９）。しかし概念知識Ｋｉは概念知識記憶部１０３中に発見されなかったとすると、ステップＳ１３に進む。
【００５１】
ステップＳ１３では、概念階層シソーラス記憶部１０４中に概念Ｘである「ガソリン」の直接の上位概念Ｖが存在しているか否かを探索する。このステップＳ１３では、図４に示す概念階層シソーラス記憶部１０４中の階層関係ＩＤｈ６に概念Ｘである「ガソリン」の概念Ｖとして概念「液体」を発見しステップＳ１５に進む（ステップＳ１４）。ステップＳ１５では、図６に示す均一性パラメータ記憶部１０５ａを参照して、格納アドレス＝ｃ４に登録されている概念「液体」の均一性パラメータｓ４を得る。次に、均一性パラメータｓ４と、予め定められた閾値Ｔｓとの比較が行われ、ここでは概念「液体」が雑多な概念を下位概念として包含する抽象性の高い概念であったため、均一性パラメータｓ４が、閾値Ｔｓより小さかったとし、ステップＳ２１に進む（ステップＳ１６）。ステップＳ２１では、回答提示部１０６を通じて、回答「Ｎｏ」を出力させ、処理を終了する。
【００５２】
以上示したように、前述のケースに当てはまらず、かつ質問された概念自身が属する上位概念が、抽象度が高いか、あるいは雑多な下位概念を包含する概念である場合には現在持っている概念知識を無理に拡大解釈せず、回答「Ｎｏ」が正しく出力される。
第５の例として、質問４＝「「ワイン」は「酔える」か？」が与えらた場合の処理の様子を示す。  
質問４＝「「ワイン」は「酔える」か？」を問合せ受付部１０１から受け取る（ステップＳ１）。この例では、概念Ｘ＝「「ワイン」、述語Ｐ＝「酔える」となる。次に概念Ｃ＝「ワイン」とする（ステップＳ２）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ４（＝「「ワイン」は「酔える」」）が存在するか否かを探索する（ステップＳ３）。概念知識記憶部１０３中に、概念知識Ｋ４は無いのでステップＳ５に進む（ステップＳ４）。ステップＳ５では、概念階層シソーラス記憶部１０４中に概念Ｃの直接の上位概念Ｕが存在しているか否かを探索する。図４に示す概念階層シソーラス記憶部１０４中の階層関係ＩＤ＝ｈ９の登録内容に、上位概念Ｕとして「酒類」が発見され、ステップＳ７に進む（ステップＳ６）。  
概念Ｃ＝酒類とされ（ステップＳ７）、ステップＳ３に進む。
【００５３】
更に、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「液体」の上位概念「物質」が得られ、概念Ｃ＝物質とされ、ステップＳ３に進む。
【００５４】
更に、上記のステップＳ３からステップＳ５と同様の処理によって、概念「物質」の上位概念が探索されるが、概念「物質」の上位概念は発見されずステップＳ８に進む。この様にして上記の第４の例のように処理は進み、ステップＳ１３で概念Ｘである「ワイン」の上位概念「酒類」を発見しステップＳ１５に進む。
【００５５】
ステップＳ１５では、均一性パラメータ記憶部１０５ａを参照して、概念「酒類」の均一性パラメータｓ９を得る。次に、均一性パラメータｓ９と、予め定められた閾値Ｔｓとの比較が行われ、ここでは、概念「酒類」が互いに類似した概念を下位概念として包含する具象性の高い概念であったため、均一性パラメータｓ９が、閾値Ｔｓより大きかったとしてステップＳ１７に進む。ステップＳ１７では、概念階層シソーラス記憶部１０４を参照して、概念Ｘである概念「ワイン」と兄弟である概念の集合Ｔ＝「ビール、…」を得る。次に、概念知識記憶部１０３中に、集合Ｔの要素である全ての概念「ビール、…」について概念知識Ｋ４（＝「概念Ｂｊは酔えるか」）が存在しているか否かを探索する（ステップＳ１８）。すると、図３に示す概念知識記憶部１０３の中の概念知識ＩＤ＝ｋ２の登録内容から「ビールは酔える」が得られる。
【００５６】
したがって、ステップＳ１９を経てステップＳ２０に進み、回答提示部１０６を通じて、回答「Ｙｅｓ」を出力させ、処理を終了する。
【００５７】
以上示したように、前述のケースに当てはまらず、かつ質問された概念の兄弟である概念に対して、質問に対応する概念知識が存在し、かつ、自身の所属する上位概念の具象性が高く、均一な下位概念を包含している場合には、自身の兄弟である概念に関する知識を拡大解釈して、回答「Ｙｅｓ」が正しく出力される。
以上の処理によって、限られた概念知識から概念階層シソーラスを用いて、ある概念知識がどの程度正しいかを判定することが可能になる。  （第２の実施形態）  
第２の実施形態の階層的知識処理装置の内部構成を図１１を参照して説明する。図１１は本実施形態に係る階層的知識処理装置のブロック図である。  
本実施形態の階層的知識処理装置は、第１の実施形態の階層的知識処理装置の内部構成に加え、パラメータ調整部１０７及び利用知識記憶部１０８を追加したものである。ここでは、第１の実施形態のブロックと同様なブロックには同一の符号を付し説明を省略する。
【００５８】
パラメータ調整部１０７は、外部から学習データを取得して、この学習データに基づいて均一性パラメータ記憶部１０５ａに記憶されている均一性パラメータ及び一般化パラメータ記憶部１０５ｂに記憶されている一般化パラメータを調整する。  
利用知識記憶部１０８は、外部から取得した学習データを記憶しておくものである。この学習データは、ある質問と該質問に対する正しい回答とからなる。制御部１０２は利用知識記憶部１０８からある学習データを取得し、図８に示したフローに沿って処理を実行する。この処理で正しい回答を得ることができなかった場合は、制御部１０２がパラメータ調整部１０７に指令を出力し、パラメータ調整部１０７が均一性パラメータ及び一般化パラメータの少なくともいずれかを調整する。すなわち、受け付けた質問に対して正しい答えを得ることができるように、答えを得るために参照するパラメータの値を大きくしたり小さくしたりする。  
より具体的には、学習データの質問に対して本実施形態の階層的知識処理装置が正しい回答を出力した場合は参照したパラメータの値を大きくする。一方、学習データの質問に対して本実施形態の階層的知識処理装置が誤った回答を出力した場合は参照したパラメータの値を小さくする。パラメータの値をどの程度大きくするかどの程度小さくするかは設計事項であるが、一般には学習前のパラメータの値が満点に近い／遠いによって学習前後のパラメータの値の差を異ならせる。詳細には、学習前のパラメータの値が満点に近い場合は学習後のパラメータの値はそれほど変化させない。一方、学習前のパラメータの値が満点から遠い場合は学習後のパラメータの値を劇的に（学習前のパラメータの値が満点に近いときよりも大きく）変換させる。  
以上の処理によって、限られた概念知識から概念階層シソーラスを用いて、ある概念知識がどの程度正しいかを判定することが可能になる。更に、学習によって均一性パラメータ及び一般化パラメータを変化させることにより、それぞれのパラメータを適切に設定することが可能になり、ユーザの利用状況に適合した適切な判断を実行する階層的知識処理装置を実現することができる。
【００５９】
ここで示した均一性パラメータ及び一般化パラメータの少なくともいずれかを調整して正しい回答を導くことができるのは、概念知識記憶部１０３及び概念階層シソーラス記憶部１０４の内容、パラメータ記憶部１０５のパラメータの値以外の内容が全て正しい場合である。例えば、図８のステップＳ４からステップＳ２０に進んだときの回答「Ｙｅｓ」が誤りである場合は、概念知識記憶部１０３の内容に不備があることになる。この場合は、例えば、概念知識記憶部１０３の該当する概念知識ＩＤ、概念ラベル、及び知識表現をユーザに提示して修正させるようにしてもよい。
【００６０】
また、図１１では学習データはパラメータ調整部１０７に入力されて利用知識記憶部１０８に記憶されるように示されているが、これに限定されず利用知識記憶部１０８が学習データを直接受け取るように設定されていてもよい。
【００６１】
なお、上述した第１及び第２の実施形態に限定されるものではなく、次に示す様々な変形が可能である。  
上記の各実施形態では、概念知識として述語形式の知識表現を用いたが、例えば、単なる単語の表層やＩＤの組で表現した共起情報などを用いても良い。共起情報とはある語句が他の語句と連結して用いられることを示す情報である。例えば、「はしを渡る」の記述では、「渡る」と「橋」が関連して用いられるという共起情報に基づいて、「はし」が「橋」であるという「はし」の意味を決定することができる。  
また、上記の各実施形態では、木構造をした概念階層シソーラス知識の例を示したが、これは、例えば、多重継承を含む階層知識であっても良い。多重継承とは、ある概念の上位概念が２つ以上あることを示す。  
また、上記の各実施形態では、階層構造を根の方向に進んで概念知識を一般化する方法を示したが、例えば、階層構造を葉の方向に下ることによって、概念知識を特化する場合に適応することも可能である。  
また、上記の各実施形態では、名詞（もの、こと）に対応する概念のみを例として説明したが、動詞に対応する概念に用いても良い。
【００６２】
動詞概念階層の構造が次の通りであったとする。
【００６３】
・する
・・得る
・・・食べる
・・・飲む
・・動く
・・・歩く
・・・走る
すると、
例１）ビールを飲む  ：  元→ビールを得る：○  →  ビールをする：×、
例２）家へ歩く      ：  元→家へ歩く：○  →  家へ動く：○  →  家へする：×、となる。
【００６４】
また、上述の例では、概念間の上位・下位関係に基づいた知識の拡大処理が扱う例を示したが、本発明で扱う概念間の関係は、これに限定されるものではない。例えば、概念間の類似関係や、あるいは因果関係や、あるいは対義関係や、あるいは共起関係などといった、上位下位関係以外の意味的な関係に基づいて、知識の拡大処理を制御するように構成することも可能である。
【００６５】
また、上述の各実施形態では、入力される質問に対して、「Ｙｅｓ」か「Ｎｏ」の二値による真偽値を返す例を示したが、例えば確信度などを表す数値を返すように構成しても良い。例えば、回答を得るために使用した一般化パラメータ及び均一性パラメータの少なくともいずれかが比較した閾値との差の大きさに比例して確信度の大きさを決定する。  
また、上述の各実施形態では、処理手順で用いられる閾値Ｔｇ及び閾値Ｔｓが予め定められている例を示したが、これを動的に調整するように構成することも可能である。
また、上述の各実施形態の中で示した処理手順に示された指示、及び流れ図の各ステップに示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態のコミュニケーション支援装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態のコミュニケーション支援装置と同様な動作を実現することができる。
【００６６】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る階層的知識処理装置のブロック図。
【図２】図１のパラメータ記憶部のブロック図。
【図３】図１の概念知識記憶部の内容例を示す図。
【図４】図１の概念階層シソーラス記憶部の内容例を示す図。
【図５】図４に示した下位概念ラベル及び上位概念ラベルに基づく概念間の階層関係を模式的に示す図。
【図６】図１の均一性パラメータ記憶部の内容例を示す図。
【図７】図１の一般化パラメータ記憶部の内容例を示す図。
【図８】制御部が実行する処理のフローチャート。
【図９】概念階層シソーラス知識と概念知識との関係を示す図。
【図１０】図９における記号の凡例を示す図。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る階層的知識処理装置のブロック図。
【符号の説明】
【００６８】
１０１・・・問合せ受付部、１０２・・・制御部、１０３・・・概念知識記憶部、１０４・・・概念階層シソーラス記憶部、１０５・・・パラメータ記憶部、１０５ｂ・・・一般化パラメータ記憶部、１０５ａ・・・均一性パラメータ記憶部、１０６・・・回答提示部、１０７・・・パラメータ調整部、１０８・・・利用知識記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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